• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제48권1호
• /
• pp.16-24
• /
• 2011

해양에서의 음속은 수온, 염분, 압력에 의한 실험식으로 계산되며 해양에서의 평균 염분은 약 34 psu (practical salinity unit)로 수성이나 수평 거리에 따른 변화가 대부분 수 psu 이하이기 때문에 음속에 크게 영향을 마치지 못한다. 그러나 최근 여름철에 중국 양쯔강 범람에 의해서 24 psu 정도의 저염수가 제주 서부 해역으로 유입되는 사례가 발생하고 있으며 이 저염수는 음속에 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화가 수중통신에 미치는 영향을 분석하였다. 즉, 저염수로 인한 음속구조의 변화를 계산하였고, 저염수층 내에서 송수선 수심과 전달거리를 바꿔가며 음파 전달 경로를 모의하여 통신 채널을 추정하였으며, BPSK(Binary phase shift key) 변조방식을 이용하여 비트 오류율을 계산하였다. 동일한 실험 조건하에 저염수가 없는 경우의 성능을 비교하여, 저염수가 통신 성능에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 분석하였다. 저염수는 수심 약 20m까지의 표층부에서 음속의 기울기를 양의 기울기로 변화시켜 음과 채널을 형성하였고, 표층부에서 대부분의 송수신 신호의 비트 오류율을 감소시키는 경향을 확인하였다. 본 논문의 저염수에 의한 수중 통신 성능에 미치는 영향을 분석한 결과는 정확한 해양 통신 및 탐지 성능분석을 하기 위해서는 해양환경의 변화를 고려하는 것이 매우 중요하다는 것을 시사한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제24권5호
• /
• pp.305-318
• /
• 2012

직립 케이슨 방파제에 대한 기존의 성능설계법은 임의의 시간 동안의 평균활동량을 산정하지만 허용활동량을 최초로 초과하는 사건의 발생확률(최초통과확률)은 계산하지 못한다. 설계자는 구조물이 최초로 피해를 입을 확률에 대한 정보를 구조물의 설계 단계뿐 아니라 관리 및 운영에서도 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 케이슨 활동의 최초통과확률을 산정하기 위해 확률과정에 기반한 시간의존 신뢰성 설계법을 개발하였다. 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파는 발생 시간과 강도의 임의성의 특징이 있기 때문에 Poisson spike process를 사용하여 케이슨 활동을 정식화할 수 있다. 여기서 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파의 발생률은 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률로 표현된다. 성능설계법으로 모의된 이들은 설계변수들의 다변량 회귀함수로 나타내진다. 결과적으로 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률은 유의파고, 케이슨 폭, 수심의 함수로 표현되어 케이슨 활동에 대한 최초통과확률을 손쉽게 산정할 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.606-614
• /
• 2020

본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 큰 영향을 끼치는 중요한 환경 요소이다. 최근에 많은 연구가 진행 중인 인공지능 기술을 이용한 탐지성능 예측 등 자동화 시스템 구현을 위하여 이와 관련된 주요 데이터 확보 및 분석이 필요하다. 주변소음의 주요 발생원은 다양한 원인이 있는데, 연근해에서 운용되는 소나 시스템의 경우 탐지 성능에 있어서 선박 통행에 의한 소음 및 해양 기상에 의해 발생하는 소음의 영향을 크게 받는다. 따라서 본 논문에서는 대한민국 동해 연안에서 획득한 주변소음 측정 결과와 인근 선박 통행량 및 해양기상정보 공공데이터를 이용하여 각 데이터의 영향성을 분석하였다. 분석 결과 수중 주변 소음은 선박의 통행량의 변화에 따라 높은 연관성을 보였으며, 풍속과 파고, 강우 등 해양환경 요소에 있어서도 특정 주파수 대역에 영향성이 있음을 관찰하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.117-127
• /
• 2001

본 연구에서 대상으로 하고 있는 LG정유 광양항 제품부두는 7선석(Berth)에 재화중량(DWT) 300톤에서 48000톤의 선박까지 다양한 선박이 이용하고 있으며, 해상의 기상상태에 따른 선박 입출항 통제 지침 설정이 어렵고, 현재 사용하고 있는 지침의 근거가 명확하지 않아 현재의 부두 운영이 비효율적이거나 안정성이 결여되어 있다고 할 수 있다. 따라서 이를 개선하기 위한 합리적인 부두운영 제한조건 개발이 절실히 요구되었다. 본 논문에서는 대상 부두의 특성, 대상 선박의 특성, 하중상태, 선박 운항자의 특성 등을 고려하여 해상/기상 상황(바람, 조류 및 파랑)에 따른 부두 입출항 가능 여부를 정량적으로 판단하고, 안전성 향상 방안을 제시할 수 있는 의사결정 시스템을 개발하고 5번, 7번 선석을 대상으로 이를 검증하였다. 여기서는 입출항 여부를 정량적으로 판단하여 결과를 제시하기 위해서 유전적 프로그램이(Genetic Programming)을 이용한 기계학습 방법을 이용하였으며, GP의 방대한 계산량을 줄이기 위한 가중 선형 연상 기억(Weighted Linear Associative Memory:WLAM) 방법의 도입 및 전역 최적점을 쉽게 찾기 위한 Group of Additive Genetic Programming Trees(GAGPT)를 도입함으로써 학습 성능을 개선하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.145-160
• /
• 2023

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52^**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53^** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61^**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제11권1호
• /
• pp.15-25
• /
• 2008

지각구조 연구에서 해저면 지진계(OBS)의 위치정보는 OBS-에어건 탄성파 탐사에 있어서 매우 중요한 변수들중의 하나이다. 이 변수의 정확도을 향상시키기 위해 우리는 이용 가능한 음향 트랜스폰더에 의한 거리 정보와 함께 에어건 발파 자료와 수심 자료를 이용하여 OBS 위치를 결정하는 새로운 방법을 개발하였다. 음향 트랜스폰더로 얻은 거리 자료가 3 지점 미만의 것일 때에는 에어건 발파에 의해 발생하여 OBS에 기록된 수중 직접파의 주시가 OBS 위치 결정에 매우 중요한 정보로 활용된다. 그 새로운 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 광역 검색이 이루어지는데 이는 수심 격자상에서 에어건 발파로부터 나온 수중 직접파의 관측 주시와 트랜스폰더 시스템을 사용하여 얻은 음향 거리로 설명할 수 있는 가장 가까운 노드를 찾는 것이다. 만약 OBS가 위치한 해저면 지형이 매우 험하다면 정밀한 2D 수심 데이터의 사용이 가장 중요하다. 국부적으로 수렴하는 최소값에 빠지지 않기 위해 첫 번째 단계에서 얻은 노드의 위치는 두 번째 단계의 초기값으로 사용된다. 두 번째 단계에서는 비선형 역산법이 수행된다. 만일 OBS의 내부 시계가 큰 편차를 보인다면 이 방법을 사용한 최종 OBS 위치와 함께 내부 시계에 대한 보정 또한 이루어져야 한다. 우리는 여기에서 OBS 위치 결정에 사용한 각 측정값의 영향과 오차에 대해서도 토론하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권4호
• /
• pp.227-241
• /
• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.